numpy.logaddexp

numpy.logaddexp(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'logaddexp'>

Логарифм суммы экспонент входных данных.

Вычисляет log(exp(x1) + exp(x2)). Эта функция полезна в статистике, где вычисленные вероятности событий могут быть настолько малы, что выходят за пределы диапазона обычных чисел с плавающей точкой. В таких случаях хранится логарифм вычисленной вероятности. Эта функция позволяет складывать вероятности, хранящиеся таким образом.

Параметры

x1, x2array_like

Входные значения. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции до общей формы (которая становится формой результата).

outndarray, None, или кортеж из ndarray и None, необязательно

Место, в которое будет сохранён результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой транслируются входные данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевое слово) должен иметь длину, равную количеству выходов.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по входу. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит своё первоначальное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный массив out создаётся по умолчанию out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

resultndarray

Логарифм exp(x1) + exp(x2). Это скаляр, если и x1, и x2 являются скалярами.

См. также

logaddexp2

Логарифм суммы экспонент входных данных в основании 2.

Примечания

Введено в версии 1.3.0.

Примеры

>>> prob1 = np.log(1e-50)
>>> prob2 = np.log(2.5e-50)
>>> prob12 = np.logaddexp(prob1, prob2)
>>> prob12
-113.87649168120691
>>> np.exp(prob12)
3.5000000000000057e-50